灰色系统理论中,GM(1,1)建模很常用,但他是有一定适应范围的. GM(1,1)适合于指数规律较强的序列,只能描述单调变化过程.对于具有一定随机波动性的序列,我们考虑使用Verhulst预测模型,或者GM(2,1)模型. Verhulst和GM(2,1)适合于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的 S 形序列. Verhulst预测模型 Verhulst模型的定义如下: 对于模型参数,使用最小二乘估计有以下结果: 最终,可以求得灰色Verhulst的解为: Verhulst模型应用:道路交通事

利用NABC模型进行竞争性需求分析:   1>N(Need 需求)   越来越多的,各式各样的游戏层出不穷,大的小的中等的都已经琳琅满目了,用户貌似都看不过眼了.现在大游戏费时伤神,当然了得在有很多空闲时间才行,但是在很多人等车,等人,只有一点点空闲的时候,总不能搬出电脑在那里进行一场“生死搏斗”吧,自然小游戏的天地来了.用户需要的是一款可以消磨无聊时光的单机小游戏,当然了乐趣也很重要.所以,我们要满足用户“打发时间”的需求,在“打发时间”的过程中,我们要做的是让用户确实感受到游戏的吸引性,在等

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4

很早之前已经讲过 <Cognos利用DMR模型开发同比环比>这篇文章里说的是不利用过滤器,而是采用 except (lastPeriods (-9000,[订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?bdate?),lastPeriods (-9000,nextMember ([订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?edate?)))+特殊函数的方式来实现的,下面我们就来采用过滤器来实现一些同比环比. 首先,在数据库设计好标准日期维度(年-季度-月-日

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

本文主要描述一个通用的权限系统实现思路与过程.也是对此次制作权限管理模块的总结. 制作此系统的初衷是为了让这个权限系统得以“通用”.就是生产一个web系统通过调用这个权限系统(生成的dll文件), 就可以实现权限管理.这个权限系统会管理已生产系统的所有用户,菜单,操作项,角色分配,权限分配,日志等内容. 实现此功能从正常访问和非法访问两个方面入手.正常访问即用户登录系统后只能看到或操作自己拥有的菜单:非法访问即 通过拼写url等途径访问系统的某个功能:所以程序除了实现用户登录后获取用户拥有的菜单

项目需求分析与建议--NABCD模型(王鲁跃负责) N (Need 需求) 对于现在的学生来说,我们认为打字是很重要的.不管在什么方面都需要进行电脑打字,例如文员.QQ.MSN.制作,论文等等,都需要进行电脑打字,那么,我们就开发一个有利于提高打字速度的软件,利用打字训练来提高自己的打字速度. A (Approach 做法) 进行运行后,可以通过任何的文本来练习打字速度,文本的输入可以是手动进行输入的,然后在下面的文本框中进行测试练习,相当于两次的打字练习.结束后系统会统计出输入用时和每分多少字

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验

微博的NABCD模型 N-Need:毫无疑问,当今的中国普通民众是有这点需求的,在上个世纪中国民众的休闲娱乐方式更多的停留在以电视传媒为主的娱乐方式,而进入21世纪以来中国民众的娱乐中心向互联网转移,向移动通讯开始扩展,形成以电脑PC为主,手机移动终端为辅的通讯网络,极大的丰富了广大民众的精神世界生活.微博作为一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台,其更注重时效性和随意性.微博客更能表达出每时每刻的思想和最新动态,而博客则更偏重于梳理自己在一段时间内的所见.所闻.所感,用几句简短

NABC正是这样的一套框架,当你试图提出一项崭新的提案之际,它能够提供四个思维基点,令你的商业策划具备天马行空的基础. 具体来说,NABC是四个关键词的首字母缩写- Need(需求)-现在市场上未被满足但又急需满足的客户需求是什么? Approach(方法)-要满足这种需求,我能够提出什么独特的方法吗? Benefits (收益)-该方法给顾客提供的便利是什么? Competition (竞争) -对于竞争对手和其他可选择的方案来说,这种单位成本收益的优势在哪里? Delivery(推广)我所实

很多Cognos的新手在接触Transform建模的时候对于iqd文件都有一种朦胧的感觉,当然也不必去死记硬别它的格式,下面我们就来说一下如何用Framework工具来生成iqd文件. 1:打开framework manager 创建一个项目 2:导入所需的表,设置表属性外部化方法为iqd(需要导出为iqd文件的表都重复此操作) 3:创建数据包,并且发布该数据包 4:进入发布向导,此时可以选择不发不到Cognos Store中的公共文件夹,因为目的是为了得到iqd文件,不需要使用此模型开发报表

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 期货行情瞬息万变,保证金体系决定了期货交易的杠杆属性.保证金放多了,资金利用率低,放少了,可能在大幅度的行情波动中造成强平的结果,甚至成为最终盈利和亏损的界限.所以,需要有一个衡量标准,为我们的仓位设置提供参考,VaR模型是科学管理仓位,提升策略效率的一个不错的选择. VaR模型简述 在我们决定仓位的时候,我们其实需要考虑两个重要变量,一个是可能发生的亏损金额,另一个是发生亏损的可能性.用通俗的语言来

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html,转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http://breezedeus.github.io/,阅读体验好很多. 本文具体内容:http://breezedeus.github.io/2014/11/19/breezedeus-feature-mining-gbdt.html.

1) N (Need 需求) 在宿舍里,舍友下载了一个比较好玩的游戏,一块好看的电影或者共享一个大体积的文件,而你又不想去重新下载,于是乎:‘’哎,win8怎么共享?‘’,‘’我的网上邻居怎么看不到你?‘’,“我去!为什么打不开?说什么访问受限……”,“QQ传吧!”“不要我没有流量了╮(╯＿╰)╭”,“u盘!谁有u盘?”,“我有!我找找……(5分钟后)文件这么大不够啊”,“算了不要(T＿T)/~~”.所以需求来了!所以就有了我们这次的项目:局域网文件传输工具,为你解决一切烦恼,傻瓜式共享,不费流

确定项目:公交查询系统 分析小组:在路上 选择比努力更重要.一个项目成功自然离不开组员们的努力.但是,光努力是不够的.还需要用户有需求,能快速实现. 这些东西,看似很虚,却能让我们少走不少弯路.做项目最忌讳埋头苦干,等项目做出来了,却发现用户没有想象的那么喜欢.所以我们要先有计划再有行动,这样才能提高我 们的成功率. .NABCD介绍 著名舞蹈家.编舞大师Twyla Tharp在一本名为<创新习惯>的著作中表示,无论是在舞蹈.商业还是餐饮业等各个行业,成就其实都是一系列行为的结果——从详细的准

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

其实任何资料里面的任何知识点都无所谓,都是不重要的,重要的是学习方法,自行摸索的过程(不妥之处欢迎指正) 汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#mvc 本章Demo:https://github.com/dunitian/LoTCodeBase/blob/master/NetCode/6.网页基础/BMVC5/MVC5Base/Controllers/ModelController.cs 说重点,先简单说下过度提交,一般黑客利用这个和

什么是事件? 事件(Event)是JavaScript应用跳动的心脏 ,也是把所有东西粘在一起的胶水.当我们与浏览器中 Web 页面进行某些类型的交互时,事件就发生了.事件可能是用户在某些内容上的点击.鼠标经过某个特定元素或按下键盘上的某些按键.事件还可能是 Web 浏览器中发生的事情,比如说某个 Web 页面加载完成,或者是用户滚动窗口或改变窗口大小. 通过使用 JavaScript ,你可以监听特定事件的发生,并规定让某些事件发生以对这些事件做出响应. 今天的事件 在漫长的演变史,我们已经告

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状